データ総研のレビュー一覧

  • システム設計・データ活用のためのデータモデル入門 ビジネスを飛躍させる概念データモデルの理解

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    データ連携、データ統合などがデータ分析のために重要な時代にデータモデルの基礎をパラパラと読めるのはとても良かった。

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    2026年01月03日
  • DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス43

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    ネタバレ

    関連書籍『DXを成功に導くデータマネジメント』から。マスタデータとは、MDMとは、MDMシステムの機能、MDMシステムの構築方法、MDM組織の運営、などマスターデータ管理を1冊で学べる。

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    2026年08月31日
  • DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75

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    基本的な大枠と理想は理解できた。

    実際は予算などで全てを実装できることも少ない気がするし、部分的にこうみたいな話があると嬉しかったかな。
    いくつか実際に支援した企業の事例があるとよりイメージしやすくなったとは思う。

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    2026年06月28日
  • DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75

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    データマネジメントについてデータマネジメントにまつわる課題と実践のポイント、組織、システムアーキテクチャとその機能まで網羅されているイメージ。マスターデータ管理についての本もあるようなのでそちらも読みたい。

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    2026年06月01日
  • DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75

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    ネタバレ

    データマネジメントについてポイントが分かれていて読みやすかった。特にデータ駆動型経営のためのデータマネジメントという部分はその通りであると思うし、データはヒトモノカネに次ぐ四つ目の資産というのも納得。
    読んでいる中でできていないなと感じた部分
    ①ガバナンスの活動の部分、策定だけで終わっていてEDMの振り返りがない気がする。
    ②マスターデータの見えるかやメタデータ、データカタログがない気がする
    ③メタデータに紐づいてセキュリティについても考えないといけない、場当たり的に設定してはいけないと思う。

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    2026年05月02日
  • DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス43

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    本書はDMBOK2を解釈して再構築したデータマネジメント推進のためのフレームワーク本。

    著者はAccentureのMDM(マスターデータマネジメント)のCareerを積んでおり、企業(おそらく大企業)のデータマネジメント推進の経験がある。そのため、DXの定義や、データマネジメントのDXとの関係、データマネジメント組織の型、データマネジメント組織の成熟度の種類、などが図解に納得感がある。

    本書はデータマネジメントで取り組むべきテーマについて、関係者と共通認識を取るのに役立つと思う。(この本のこのパートがこの会社は未整備ですよね。)

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    2024年11月09日
  • DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス43

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    ・マスターデータマネジメントとは?
    ・実現の仕方
    を解説した本。

    そもそも何か?
    どんな恩恵があるか?が勉強になった。

    実現の仕方もイメージしやすい。


    マスタデータマネジメントを実現する人に合う本。
    (それを生かして何かする人は第一章のみが該当)

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    2024年08月31日
  • DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75

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    データマネジメントに向けた組織づくりや推進方法、育成方法の話がメイン。
    CDOだとか全体の管理推進をする人にはよさげだが、それ以外の人だとなかなか実務として活かすには視座が高い気もした。

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    2022年06月01日
  • DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス43

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    マスターデータの整備方法だけでは無く、それを支える組織や仕組みづくりが参考になった。ただ、MDMはあまり理解されておらず、実現するのはまだ先の話なのかもしれない。

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    2026年09月16日
  • DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75

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    データ活用する上データマネジメントの必要性を実感しつつあるが、まだ勤務先では仕組みや制度は無い状況。ビジネスサイドとITサイドの担当者領域が明確ではないように感じていたが、体制作りや枠組みについて理解が深まった。

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    2026年09月07日
  • DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75

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    分野を全体俯瞰するにはいい。
    難しく考えたり教科書的に動いてしまうと必要性を感じてもらいにくい領域であり、いかに始めていかに根付かせるかを考えさせられる。

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    2026年03月21日
  • DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75

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    個々の単語の意味の理解には役立ったが、体系的な説明が多く、具体性はあまりない。
    抽象的な内容を多く含むので、DX担当は一読の価値アリ。

    This book is useful to understand the meanings of each phrases. But it doesn’t have the specifics.
    The explanations of general rule are too much.
    If you are in charge of digital transformation, it may be useful.

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    2023年07月05日
  • DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75

    Posted by ブクログ

    データマネジメントの基礎知識や進め方の実例がコンパクトにまとめられており、比較的読みやすく、概要を短時間で抑えたい方にはオススメの一冊です。

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    第1章 データ駆動型経営へのシフト
    DXの本質は
     事業環境の変化に迅速に適応する能力をつける
     企業文化を変革する
     経営トップが自ら変革を主導する
    デジタイゼーション 業務効率化
    デジタライゼーション ビジネスモデル変革
    データマネジメント
     1.戦略策定・計画(データアーキテクチャ)
     2.データの設計
     3.データを蓄積する仕組みの構築・維持
     4.データの利用
     (データ品質の向上、セキュリティ管理も含む)
    DMBOK2

    第2章 データマネジメント組織づくりの8原則
    情報=データ+プロセス
    ダークデータ…利用目的不明データ
    多様なデータを顧客体験価値向上につなげる
    データ活用文化が競争力に直結する
    データガバナンス基本方針→データマネジメント
    データの価値
     意思決定や戦略策定を補佐
     新しいインサイトを得られる
    データを資産として扱うためガバナンスを効かせ
    マネジメントを行う必要あり
    Evaluate / Direction / Monitoring
    全体最適=データアーキテクチャデザイン

    第3章 データマネジメント施策策定
    データ活用基盤
     マスタデータ管理
     データ連携管理
     データカタログ管理
    データ駆動型経営
     ①データ活用基盤の実現
     ②ビジネスサイドのプロセス改革
    データマネジメント施策策定のステップ
     ①データ要件整理
     ②データマネジメント推進要件整理
     ③データマネジメント施策決定
     ④データマネジメントのKPI策定
     ⑤ビジョンの策定
    データマネジメントの成熟度
     Lv1 場当たり的
     Lv2 領域限定管理
     Lv3 全社標準
     LV4 定量評価
     LV5 文化創出

    第4章 データマネジメント組織設計
     プリンシプル、ミッション、ゴール、ポリシー
     体制、役割、プロセス
     CDO(チーフデータオフィサー)
     CDA(チーフデータアーキテクト)
     DO(データオーナー)
     DSt(データスチュワード)
     DA(データアーキテクト)

    第5章 データマネジメントガイドライン策定
     ガイドライン
      ガバナンスを効かせるためのルール作り
      守るべきこと、守るべきもの、チェック事項
     データモデリング
      One Fact in One Place
      概念データモデル
      論理データモデル
      物理データモデル
    ガバナンススコープ
     データストレージ
     データセキュリティ
     データ統合と相互運用性
     ドキュメントとコンテンツ管理
     参照データとマスタデータ
     データウェアハウス
     メタデータ
     データ品質

    第6章 データ活用の課題とデータ活用基盤
    データ分析は仮説検証型アプローチ
    分析ナレッジの共有が重要
    活用データを1箇所で集中管理(SoI基盤)
    データ活用基盤に求められる要件
     1.活用に資するデータを創り出すことができる
     2.データの素性を知ることができる
     3.他人がどう分析しているか知ることができる

    第7章 マスタデータ管理
    マスタデータは経営資源を表す
    MDMに求められる機能
     1.マスタ登録管理機能
     2.マスタ連携管理機能
     3.名寄せ・クレンジング管理機能
     4.メタデータ管理機能
    マスタデータ連携方式
     名寄せ型/HUB型/抜本統合型
    MDMの目的明確化→範囲と粒度の確定→検討体制
    スモールスタート、アジャイル実装

    第8章 データ連携管理
    データ連携の整流/清流化=流れを一方向にする
    肝はマスタデータ管理
    データ連携のあるべき姿はデータHUB
     複数システム間のデータを1箇所で管理
     欲しいシステムが欲しいタイミングで取り出す
     ETL/EAI/PUBとSUB/ESB
     データの標準化が必要

    第9章 データカタログ管理
    データカタログとは
    どのようなデータが社内にあるのかの検索を容易にし、その上でデータの詳細を分かりやすく説明するしくみ
    データカタログで管理すべき情報
     ビジネスメタデータ
      データの活用ノウハウに関する情報
       ①情報要求定義情報
       ②活用データ情報
     セキュリティメタデータ
      データの利用権限に関する情報
       ③セキュリティレベル情報
       ④ユーザアクセス権情報
     アプリケーションメタデータ
      データの仕様に関する情報
       ⑤テーブル定義情報
       ⑥データ連携情報
     品質メタデータ
      データの信頼性に関する情報
       ⑦データ品質測定情報
    データ管理はコストがかかる
    まずはデータ活用基盤上に絞って管理
    クリティカルデータエレメント(CDE)
     業務上の意思決定に重要なインパクトを与える
     データの意

    第10章 データマネジメントを支えるスキル
    データモデル 企業のデータの在処を示す地図
     概念データモデル
     論理データモデル
     物理データモデル
    データモデリング 共通認識を作るため抽象化
    エンティティ ビジネスを回すための管理対象
    エンティティタイプ 管理対象の集合
    リレーションシップ 管理対象間の関係性
    データモデリングの進め方
     1.証跡を認識する
     2.証跡を使って管理対象を認識する
     3.管理対象間の関係性を認識する
     4.部分図を統合する
    サブジェクトエリアモデルの作成
     1.業務機能一覧の作成
     2.サブジェクトエリアモデルのフレームに転記

    第11章 データマネジメントの組織文化醸成
    強いリーダーを発見・発掘
    データ活用の成功プロセスを標準化
    データモデリングの基礎教育
    分析ナレッジで組織の成熟化

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    2022年08月27日